온라인 P2P 환경에서 딥러닝을 적용한 다분류 기반 개인신용등급 예측모형

김은미; 박지영

doi:10.37272/JIECR.2019.08.19.4.43

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김은미 (부산대학교) 박지영 (국민대학교)

저널정보: 한국인터넷전자상거래학회 인터넷전자상거래연구 인터넷전자상거래연구 제19권 제4호

발행연도: 2019.8

수록면: 43 - 57 (15page)

DOI: 10.37272/JIECR.2019.08.19.4.43

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In this study, we propose a multi–class personal credit rating prediction model applying deep learning to accurately predict personal credit rating as a way to reduce investor"s investment risk. In P2P lending, credit information on borrowers has an important influence on investment decisions, since investors make investment decisions based on objective information of borrowers without special collateral.
To develop the multi-class prediction model, we use the Lending Club loan data to classify the customer"s grade into four classes, and randomly extract 1,000 data from each grade and use a total of 4,000 data. We apply the method which is MDA, ANN, one-against-one, Weston and Watkins, Crammer and Singer, and DNN. The MDA and ANN were used as benchmarking models. As the results, DNN shows higher prediction performance than other models, so that deep learning can be applied with excellent performance in multi-class problems. In addition, the confusion matrix shows that the DNN model can reduce the investment risk of investors rather than the multi-class SVM model. By applying the DNN, we can make up for the defect of the multi-class SVM, which is obtained through multiple binary classifications, and can be applied more efficiently in big data environment. The proposed method can protect investors from investment risk by providing more detailed information on investment decisions in online P2P finance.

#Credit Rating #Deep Learning #Peer-to-peer #DNN #Multi-class

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김학건 / 2013 / 온라인 개인 간(P2P) 대출의 상환 성공요인에 관한 연구 / 재무연구 26(3):381~415

박성우 / 2017 / 개인 신용 평가 예측에 대한 다양한 머신러닝 기법 연구 / 대한전기학회CICS :291~292

박혜영 / 2016 / 핀테크 사업 분야별 현황과 한국형 핀테크 산업 성장 방향 모색 / 정보와통신 :73~78

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